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    分佈式張量參數服務器和工作人員

    我密切關注Imagenet分佈式TF列車示例。 當我在兩個不同的工作人員上運行這個例子時，我無法理解數據的分佈是如何發生的嗎？理論上，不同的工作人員應該看到數據的不同部分。此外，哪部分代碼告訴參數在參數服務器上傳遞？像在多gpu的例子中一樣，'cpu：0'有明確的部分。
    tensorflow distributed imagenet 2016-07-04

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    TensorFlow：添加到類預先訓練盜夢空間模型與1.4.3完整圖像層次

    兩個問題： 1）有誰知道我是否可以添加新的圖像類預先訓練盜-V3模式？例如，我想在許多國旗上訓練TensorFlow，但我需要確保我仍然可以識別來自ImageNet層次結構的圖像。我意識到有一種方法可以擦除Inception的頂層，並在我的課程中完全重新訓練模型，但這非常有限且耗時。 2）此外，有沒有辦法輸出包含圖像接收標籤的整個層次？我希望不僅能夠特別看到Inception將圖像標記爲圖像，還希
    machine-learning tensorflow imagenet 2016-07-07

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    在適度的硬件設置上訓練Tensorflow Inception-v3 Imagenet

    我一直在使用單GPU（GeForce GTX 980 Ti，6GB）的適度機器上訓練Inception V3。最大批量大小看起來大約爲40。 我已使用inception_train.py文件中指定的默認學習率設置：initial_learning_rate = 0.1，num_epochs_per_decay = 30和learning_rate_decay_factor = 0.16。一對夫婦的
    computer-vision tensorflow deep-learning imagenet 2016-07-08

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    在火炬的1000維輸出張量中爲特定索引獲取ImageNet標籤

    我使用貓圖像獲得a Facebook implementation of the ResNet model的正向傳遞的輸出張量。這是一個具有分類概率的1000維張量。使用torch.topk我可以獲得輸出張量中的前5個概率及其指數。現在我想看看那些最可能的索引的人類可讀標籤。 我在網上搜索了標籤的列表（這顯然也稱爲sysnets），只有發現這一點： http://image-net.org/cha
    label torch data-science resnet imagenet 2016-02-20

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    卷積ImageNet網絡是不變的翻轉圖像

    我使用Deep學習朱古力框架圖像分類。 我有面孔的硬幣。他們中的一些人被留下來，其中一些人是對的。 要進行歸類，我使用常見的形式給出 - 採取從預訓練ImageNet網絡的權重和結構已經俘獲了不少的圖像模式和訓練大多是最後一層，以適應我的訓練集。 但我發現netowork不適用於這個集合： 我已經拿了一些硬幣，例如leftdirected，生成水平翻轉的圖像，並將其標記爲右側。 對於這組卷積淨得約
    machine-learning neural-network deep-learning caffe imagenet 2016-07-23
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